Logistique prédictive dans le e-commerce

A peine commandé, déjà à la porte

Acheté hier - livré demain : Il n'y a pas si longtemps, la livraison d'un produit commandé dans les 48 heures était un critère de qualité qui permettait aux e-commerçants de se positionner par rapport à leurs concurrents. Mais depuis que la livraison le lendemain est devenue un sujet de conversation et que les premiers fournisseurs livrent le jour même, des délais de livraison extrêmement courts sont non seulement devenus normaux pour de nombreux clients, mais sont même explicitement exigés.

Jusqu'à présent, il existait des limites naturelles aux délais de livraison, qui ne pouvaient être repoussés qu'au prix de nombreux efforts techniques. Outre la mise en place d’un réseau complet de sites de stockage décentralisés et l’expansion des flottes de transport, la logistique prédictive constitue une approche majeure d’optimisation.

Le développement de l'expédition prédictive est une fois de plus soutenu par le pionnier du commerce électronique Amazon . Ce n’est pas étonnant, car l’entreprise peut s’appuyer sur un trésor de données presque infini ; Chaque vue de produit, chaque page visitée et chaque clic sur l'un des sites Internet d'Amazon est enregistré. Et ce sont précisément ces informations qui alimentent les algorithmes utilisés, qui déterminent la probabilité que l'intéressé devienne acheteur en fonction d'un séjour plus long ou de visites répétées sur une page. La méthode d’analyse apprend constamment à l’aide des données nouvellement acquises et peut ainsi augmenter constamment la précision de ses prédictions. Une fois qu’un certain niveau de précision est atteint, il est logique pour Amazon de privilégier les processus logistiques en aval tels que l’externalisation, la préparation et la préparation des articles pour l’expédition. Lorsque le client clique enfin sur le bouton d'achat, le colis est déjà prêt et n'a plus qu'à être imprimé avec une étiquette d'adresse avant d'être envoyé.

Mais la technologie, brevetée par Amazon, va encore plus loin : elle se sépare du client individuel et encercle des groupes de clients entiers à l'aide de calculs de probabilité. De cette manière, des hypothèses sont formulées sur le comportement d’achat de régions entières. Un exemple pourrait être un événement sportif dans une ville. Une semaine à l'avance, un entrepôt voisin commencerait à préparer les maillots pour l'expédition des équipes participantes. Les colis seraient alors munis d'étiquettes d'adresse sur lesquelles la ville destinataire ou une zone de code postal est déjà indiquée. Les articles y seraient ensuite transportés et, si nécessaire, stockés dans le camion ou dans un entrepôt tampon décentralisé jusqu'à l'arrivée effective des commandes prévues. Ce qui suit est simplement le remplissage de l’étiquette d’expédition. Le camion démarre alors et livre le maillot souhaité peu après la réception de la commande.

Logistique d'entrepôt prédictive

Que ce soit dans l'entrepôt central ou dans un entrepôt tampon local, la condition préalable à une expédition rapide est une préparation en douceur des articles. Des solutions logistiques performantes sont ici nécessaires pour que le gain de temps gagné ne soit pas perdu en raison d'une livraison retardée. Et c’est précisément là que les petits e-commerçants ont la possibilité de se positionner en termes de rapidité par rapport au géant de Seattle.

Ici aussi, le processus est géré de manière prospective. Par exemple, le logiciel de contrôle attribue des commandes consécutives en fonction des plans de travail attribués aux systèmes de transport ou aux préparateurs de commandes s'ils se trouvent à proximité du lieu de stockage d'un article supplémentaire à prélever. Des détecteurs de position tels que des puces RFID ou des appareils GPS pourraient également servir de fonctions de sélection supplémentaires. Avec les robots autonomes, le contrôle anticipatif a lieu dans lequel les appareils communiquent de manière autonome entre eux et décident eux-mêmes quel module doit le mieux récupérer l'objet en fonction des positions actuelles ou des itinéraires prévus.

Mais qu'elle soit contrôlée par logiciel ou indépendante, la planification prospective permet de coordonner efficacement les distances à parcourir dans l'entrepôt. Ainsi, alors qu'il n'y a pas si longtemps les articles étaient stockés dans des entrepôts à rayonnages conventionnels, d'où ils étaient retirés manuellement et mis à disposition sur de longues distances pour l'expédition ou la production, dans de nombreuses entreprises, les processus de stockage sont aujourd'hui entièrement automatisés et exécutés en parallèle.

Cette logistique automatisée nécessite des dispositifs de stockage compacts, pouvant être placés à proximité immédiate des stations de préparation de commandes et présentant également des performances de livraison élevées. Les stockages tampons verticaux pourraient être une solution ici en raison de leurs petites dimensions et de leurs performances de préparation de commandes élevées.

Transport chez le client

Mais à quoi servent tous les algorithmes, les lieux de stockage décentralisés et le picking le plus rapide si les colis restent bloqués dans le trafic sur le chemin du client ? Ici aussi, la technologie sous forme de Big Data est utile : les flux de circulation sont surveillés en permanence et les conducteurs se voient toujours indiquer l'itinéraire optimal. Institut Hasso Plattner vont encore plus loin . Ils ont récemment développé un système qui relie les informations internes aux données relatives au trafic disponibles en ligne et en temps réel. Grâce à cette solution, les entreprises de logistique peuvent recevoir des prévisions précises sur le flux du trafic. Le système combine et évalue les informations les plus récentes provenant des flottes de fret de l'utilisateur avec les données de trafic actuelles. De cette façon, vous pouvez savoir immédiatement si, où et depuis quand un de vos camions est dans un embouteillage et dans quelle mesure cela retarde le transport.

Mais le système peut faire encore plus, puisqu’il permet de prévoir les perturbations de la circulation avant qu’elles ne surviennent réellement. Par exemple, si les données GPS montrent un nombre croissant de véhicules circulant sur une autoroute, on peut en déduire que des embouteillages sont imminents. Les informations sur les conditions météorologiques peuvent également être utilisées pour tirer des conclusions sur les heures de départ des ferries ou des avions. Grâce à ces informations, les itinéraires planifiés peuvent être optimisés à un stade précoce afin que le client ait réellement les marchandises entre les mains dès qu'il les a commandées en ligne.

Une alternative pourrait être le géant du Web américain, qui souhaite desservir le marché directement depuis les airs avec ses drones de livraison, au moins à moyen terme. Du point de vue de l'entreprise, il s'agit certainement d'une bonne opportunité d'optimiser son service Prime Now grâce au transport de marchandises par drone. Embouteillages, rues bondées ou manque de places de stationnement pour les véhicules de livraison : tout cela ne ferait plus obstacle à une livraison rapide.

Les dirigeants de l'entreprise réclament déjà des couloirs aériens spéciaux pour les avions sans pilote. Les drones de livraison pourraient opérer à des altitudes comprises entre 60 et 120 mètres où ils ne perturberaient pas le trafic aérien. Il est techniquement possible de transporter des marchandises par drone sans problème majeur. Les appareils sont déjà testés, notamment au Canada. Les autorisations officielles nécessaires restent actuellement problématiques. Mais une fois ces problèmes réglés, Prime Air , livraison dans les 30 à 60 minutes suivant la commande, ne serait plus qu'un rêve d'avenir. La question est de savoir quel client paierait les coûts supplémentaires non négligeables liés à ce service. Mais Amazon a certainement déjà une réponse à cette question avec ses algorithmes.